详测 Generics Collections TDictionary(3): TPairEnumerator、TKeyEnumerator、TValueEnumerator、ExtractPair...

本文介绍了一个使用Delphi实现的简单示例,展示了如何创建和操作TDictionary对象,包括添加键值对、遍历字典的键、值及键值对,并演示了如何使用ExtractPair方法。
//这组功能没有多少实用价值
unit Unit1;

interface

uses
  Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,
  Dialogs, StdCtrls;

type
  TForm1 = class(TForm)
    Button1: TButton;
    procedure Button1Click(Sender: TObject);
  end;

var
  Form1: TForm1;

implementation

{$R *.dfm}

uses Generics.Collections;

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
var
  Dictionary: TDictionary<string,Integer>;
  ds: TDictionary<string,Integer>.TPairEnumerator;
  ks: TDictionary<string,Integer>.TKeyEnumerator;
  vs: TDictionary<string,Integer>.TValueEnumerator;
begin
  Dictionary := TDictionary<string,Integer>.Create();

  Dictionary.Add('n1', 111);
  Dictionary.Add('n2', 222);
  Dictionary.Add('n3', 333);


  ds := Dictionary.GetEnumerator;
  while ds.MoveNext do ShowMessageFmt('%s:%d', [ds.Current.Key, ds.Current.Value]);
  {n2:222  n3:333  n1:111}

  ks := Dictionary.Keys.GetEnumerator;
  while ks.MoveNext do ShowMessageFmt('%s', [ks.Current]);
  {n2  n3  n1}

  vs := Dictionary.Values.GetEnumerator;
  while vs.MoveNext do ShowMessageFmt('%d', [vs.Current]);
  {222  333  111}    

  { ExtractPair 应是提取元素, 但它的返回值有些问题; 该函数源码有待修改 }
  Dictionary.ExtractPair('n1');
  ShowMessage(IntToStr(Dictionary.Count)); {2}
  
  Dictionary.Free;
end;

end.
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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